商业银行在其经营过程中会面临如操作风险、信用风险以及市场风险等诸多风险,但信用风险一直是商业银行经营管理中面临的最主要的风险,若商业银行无法对信用风险进行有效控制,必然会给银行带来巨大损失。在我国金融化进程中,信用风险在商业银行经营风险中所占比重越来越大,特别是次贷危机爆发以后,信用风险的重要性更加凸显。虽然我国证券市场正不断发展并日益完善,但我国工商企业主要依赖银行贷款来筹措资金的现状在短时期内不会改变。我国商业银行信用风险管理水平不仅决定着商业银行的经营状况,甚至还关系到实体经济的平稳运转。然而目前我国商业银行风险管理水平普遍不高,且从我国加入WTO以来,我国的金融业的逐步开放,以及行业竞争的加剧为我国商业银行带来了前所未有的挑战。若对信用风险没有足够的重视必将制约我国银行业甚至整个金融体系的发展,因此提高我国商业银行信用风险管理水平不但迫在眉睫,而且意义重大。商业银行的信贷管理者在决定是否发放一笔贷款时,应当对借款人的信用风险状况进行评价。我国信贷决策者通常通过考察借款人的财务报告和其经营状况来对企业的信用状况进行判断。然而由于银行与企业间的信息不对称,企业在通过银行贷款进行融资时为争取贷款很有可能对自身的不良经营和财务状况进行隐瞒,导致银行很难获得借款人的真实信息,而对借款人进行全面的事前考察和持续的事后监督又会耗费大量的人力和时间,造成过高的成本。所以建立或引入行之有效的信用风险度量方法则显得尤为重要。国外对信用风险度量方法的研究开始较早,截至目前已经有了丰硕的研究成果,其中一些较为成熟的信用风险度量方法已经在国外商业银行中广泛应用多年。这些度量方法主要分为传统信用风险度量方法和现代信用风险度量模型两类,而国外对现代信用风险计量模型的研究从上世纪80年代中期就开始了。新巴塞尔协议实施以后,对商业银信用风险管理提出了新的要求,而传统信用风险度量方法主要侧重于定性分析,且易受决策者主观因素的影响,因而大部分传统方法已无法满足现代商业银行信用风险管理的需求,已开始逐步退出信用风险管理领域的舞台。现代信用风险管理模型则以定量分析为主,计量结果较为准确、客观,与传统方法相比有着较为明显的优势,因此此类方法已经渐渐替传统信用风险度量方法,逐步成为信用风险管理领域的主流。国外一些评级机构如麦肯锡公司、KMV公司以及标准普尔等公司对现代信用风险度量模型的研究已经较为成熟,并开发出了一些操作简便、效果准确的度量模型,有些模型在国外银行业已广泛应用。但我国对现代信用风险度量模型的研究起步较晚,并且我国在此方面的研究主要还是基于理论分析和实证分析的层面,大多终究还是纸上谈兵,研究主体也主要集中在学术界,商业银行在此方面研究较少且缺乏积极性,在实际应用方面则更为欠缺。鉴于我国对信用风险管理方面的研究尚不成熟,因此想要自主设计或建立适合我国特殊情况、且准确、完善的信用风险度量模型尚需时日。所以目前将国际上较为成熟的现有度量模型引入我国,并根据我国实际情况进行修正或者完善模型在我国的适用条件,则能够在较短时期内为我国商业银行带来不小的经济价值,并能为我国今后自主设计符合我国实际情况的模型提供指导、借鉴意义以及技术上的支持,不失为一个好的方法。目前国际上较为流行且具有代表性的现代信用风险度量模型主要有Credit Metrics模型、Credit Risk+模型,Credit Portfolio View模型和KMV模型四种,本文的主要研究目的对几个模型进行比较分析,选出最适合我国实际情况、在我国应用条件最为成熟的模型供我国商业银行使用,并对适用性较强的模型进行了实证分析和举例分析。而本文一共分为五个部分对此问题进行了详细阐述：第一章绪论部分首先阐述了本文研究的背景与意义,紧接着对国内外相关文献进行了梳理和系统阐述,然后对本文的主要内容进行了总结,并通过图示对本文的行文结构加以概括,最后指出了本论文的主要创新点及不足之处。第二章则对当今国际上主流的传统和现代信用度量方法进行了简单介绍,阐述了其原理、特点,分析总结了各个模型的优点及缺陷,并在本章的第三部分对四个具有代表性的现代信用风险度量模型在我国的适用性进行了着重研究。分析得出的结论是：目前在我国适用性最强、应用条件最为成熟的模型是KMV模型,其次是Credit Metrics模型,而另外两个模型并不符合我国的实际情况,且其在我国的应用条件短时间内无法满足,被排除在外。然而适用性最强也最为有效的KMV模型则存在适用范围局限于上市公司的天然缺陷,而Credit Metrics模型则没有此方面的烦恼,其研究对象既可以是上市公司也可以是非上市公司,因此Credit Metrics模型可在此方面作为KMV模型的补充。经分析最终得出了我国商业银行可以建立以KMV模型为主、Credit Metrics模型为辅的信用风险评价体系的结论,并应积极为Credit Metrics模型在我国进一步应用创造条件。本文的第三章则对在我国适用性最强的KMV进行了实证分析,实证分为横向实证分析和纵向实证分析两部分。横向实证选取了来自10个不同行业的20家上市公司,将其分为ST组和非ST组,且每个行业都选取一家ST公司和一家非ST公司作为对照,通过实证对两组上市公司的违约率和违约距离进行对比,来判断不同企业间信用风险的相对大小。而纵向分析则只选取一家具有代表性的上市公司对其历年的信用风险状况的变化进行研究。通过横向、纵向两部分的对比,再结合样本上市公司的实际经营状况和宏观经济环境的影响,来验证KMV模型在判断上市公司信用风险大小方面的表现。实证的结果表明KMV公司对上市公司信用风险状况的度量虽然偶有误判的情况发生,但总体来说还是比较准确。第四章的研究对象是在我国的适用性仅次于KMV模型的Credit Metrics模型。由于我国的信用评级制度尚不完善,笔者未能找到合适的数据进行实证分析,因此只对该模型进行了举例分析,运用标准普尔2010年最新公布的亚洲企业一年期信用转移矩阵,以单笔贷款为例计算其在险价值,即VaR值,并对贷款组合在险价值的计算进行了简单介绍。本章虽未进行实证分析,但对该模型的举例的分析仍能体现出Credit Metrics模型较强的操作性和量化、客观的计量结果。第五章为本文的最后一部分,主要是对前四章的总结,并针对两个模型以及我国的信用风险管理体系今后的发展方向提出了几点建议。本论文的主要贡献有：1、本文的主要内容为商业银行现代信用风险度量模型在我国的适用性研究,这是一个对我国商业银行意义重大且急需解决的问题,具有现实意义和实用价值。2、对几个主流信用风险度量模型的原理、特点、优缺点进行了详细分析,并对每个模型在我国是否具有实用价值进行了研究,最后的结论也并非简单的指出哪一个模型更合适,而是根据各模型的特点和我国的情况得出了KMV与Credit Metrics模型相配合的结论,为我国商业银行提供了更多的选择。3、最后针对KMV模型和Credit Metrics模型以及我国信用风险管理体系提出的几点建议,对我国商业银行今后在此方面的研究和发展具有一定的指导意义,或为我国商业银行信用风险管理水平的提高略尽绵力。但由于笔者研究水平有限和数据资源的制约,未能对Credit Metrics模型进行更深入的研究,对数据调整和NR贷款计算方法的假设也不尽完善,有待更深入的研究。望各位老师能够提出宝贵意见。